为什么说Hive的数据都是存储在HDFS上的

Hive的数据通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，原因如下：

1. 数据容量和扩展性：HDFS是一个高度可扩展的文件系统，可以处理大规模数据集，并支持分布式存储和处理。Hive通常用于处理大规模数据，因此将数据存储在HDFS上可以充分利用HDFS的容量和扩展性。

2. 数据冗余和容错性：HDFS具有数据冗余和容错性。它会将数据分散存储在多个节点上，并自动处理节点故障和数据损坏的情况。这种冗余和容错机制可以提高数据的可靠性和可用性。

3. 数据本地性：Hive通常会执行大量的批量数据处理作业，而HDFS的数据本地性特性可以提供更高的性能。数据本地性指的是将计算任务分配到存储有相关数据的节点上，减少了数据传输的开销。

4. 与Hadoop生态系统的集成：Hive与Hadoop生态系统紧密集成，可以直接读取和写入HDFS上的数据。这种集成性使得Hive可以与其他Hadoop工具（如MapReduce、Spark等）无缝协同工作，并共享数据。

尽管Hive也支持其他存储系统，如Amazon S3和Apache HBase等，但将数据存储在HDFS上是最常见和推荐的方式，特别是在大规模数据处理和分析场景下。这样做可以充分发挥Hive和Hadoop的优势，并获得更好的性能和可靠性。